基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

dapmood

一、简介
% `7 L  [! X9 k: Z$ p" v+ ~1.使用距离变换的分水岭分割
8 q1 @; t2 E4 u, E7 H
（1）距离变换
  B* u* O# f0 a' O1 q, H
' H( P' }; k* u5 E" _6 q. TD = bwdist(BW);
0 \$ A" e7 Q  D( Z7 T$ o* g/ Q; t
二值图像的距离变换是指从每个像素到最接近零值的像素的距离。

$ C. G" T) O  t, j/ z+ N+ J（2）测地距离变换
# R1 Y% S) C: F5 g5 S2 v/ T
% j! T( |! F( b( s- D& ?+ o  z- `D = bwdistgeodesic(BW,mask);
8 o  T4 I+ K1 ]9 ]6 W, }( E
7 D5 y: c0 {& b. H+ Q8 K2.使用梯度的分水岭分割
1 {3 e7 r% g6 d8 Z' u
获取梯度图像：

( z5 v, n# g$ Fh = fspecial(‘sobel’);

fd = tofloat(f);
' c1 o% m9 {9 ?/ C( ^
g = sqrt(imfilter(fd, h, ‘replicate’) .^ 2 + …

imfilter(fd, h’, ‘replicate’) .^ 2);
; M+ `8 f+ L, W
在使用针对分割的分水岭变换之前，常常使用梯度幅度对图像进行预处理。梯度幅度图像沿着物体的边缘有较高的像素值，而在其他地方则有较低的像素值。在理想的情况下，分水岭变换可得到沿物体边缘的分水岭脊线。若梯度图像直接进行分水岭变换可能会严重过分割，所以在计算分水岭变换之前可以先平滑梯度图像。
! f- [. C+ w# r
1 g" ~) \; F% x; d3.控制标记符的分水岭分割

（1）计算局部极小值区域
$ D7 q8 L4 {0 p  t
rm = imregionalmin(f);
* ~( ~- Y& A; R3 s! r6 O
- z2 x4 u, D: |8 H其中，f 是灰度图像，rm 是二值图像，rm 的前景像素标记出局部小区域的位置。
8 C. V* j4 ~( g) J: I9 U
（2）扩展极小值
+ X9 F( y+ Z2 `1 d( n! A6 D
- Y9 v0 G# V& v- Dim = imextendedmin(f,h);
5 s8 v* `9 [* E; Z' h
其中，f 是灰度图像，h 是高度阈值，im 是一幅二值图像，im 的前景像素标记了深的局部小区域的位置。
* P3 ]% a& p$ a3 m' i9 M
（3）强制最小

, G1 q% v* J+ Y. L8 F! K* @; dmp = imimposemin(f, mask);

其中，f 是灰度图像，mask 是二值图像，mask 的前景像素标记了输出图像 mp 中局部最小区域的期望位置。通过在内部和外部标记符的位置覆盖局部最小区域，可以改进梯度图像，用于控制过分割的一种方法是基于标记符的概念。标记符是属于一幅图像的连通分量。我们希望有一个内部标记符集合，它们处在每个感兴趣物体的内部，而外部标记符集合包含在背景中。标记符的选择范围可以从简单过程到更复杂的方法，涉及尺寸、形状、位置、相对距离、纹理内容等等。指针是携带对分割有影响的先验知识的标记符。人们常常使用先验知识在每天的视觉中帮助解决分割和高级任务。最为熟悉的便是使用文本。因此，分水岭分割提供可以有效利用这些类型的知识的框架这一事实，是这一方法的突出优点。

9 F! |" d: ]8 {, H- Q$ p" _
1 [. x) W1 n* u" @8 d% f" G/ o二、源代码
" f: H5 k& D% R1 F" C- {$ V
2 l0 R8 i- _0 W/ R* G9 b/ w3 I

• %基于控制标记符的分水岭分割
• [file,filepath]=uigetfile('*');
• file=fullfile(filepath,file);
• img=imread(file);%读图
• imgsize=size(img);
• if(numel(imgsize)>2)
• i=rgb2gray(img);
• else
• i=img;
• end;
• imshow(i);title('灰度图');
• pause;
• %取阈值
• [T,SM]=graythresh(i);
• bw=im2bw(i,T);
• imshow(bw);title('二值');
• pause;
• % % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基于距离变换的分水岭分割%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
• gc = ~bw;
• % imshow(gc);
• % pause;
• D = bwdist(gc);
• % figure,contour(-D,40);
• imshow(-D,[]);title('距离变换图');
• pause;
• rm = imregionalmin(-D);%查看局部极小值区域
• imshow(rm);title('查看局部极小值区域');
• pause;
• im = imextendedmin(-D,2);%扩展最小值
• % figure,contour(im,40);
• fim=i;
• fim(im) = -255;
• imshow(fim);title('合并后的局部极小值');%查看合并后的局部极小值
• pause;
• Lim = watershed(bwdist(im));
• imshow(Lim,[]);title('基于距离变换的流域分割');
• pause;
• em = Lim == 0;
• res=em|im;
• imshow(res);%查看掩膜图像
• title('掩膜图像');
• pause;
• g2 = imimposemin(i, im | em);
• imshow(g2);
• title('强制最小');
• pause;
• L2 = watershed(g2);
• f2 = img;
• f2(L2 == 0) = 255;
• imshow(f2);
• title('基于控制标记符的分水岭分割');
  : S' @. K% Q  T. n( y$ e

三、运行结果

regngfpcb

基于matlab图像处理教程系列之图像分割（二）

twel2e

看一下      
' n$ i- {7 i; z+ P

ldezgr

今天晴天，很棒棒哦，加油哦